# nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow

Скилл задаёт строгий регламент оптимизации пропускной способности MoE-моделей в Megatron Bridge. Пригодится при поиске причин падения скорости после правок конфига или кода.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 3735
- Автор: NVIDIA
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow

## Что делает

Воркфлоу опирается на фреймворк Three Walls: ограничения памяти, коммуникаций и вычислений. Вычислительные задержки дополнительно разделяются на работу GPU и накладные расходы хоста на запуск ядер. Процесс разбит на шаги: фиксация условий замера, умещение модели в память, масштабирование, профилирование узких мест, точечная перенастройка параметров и итоговая валидация минимум на 50 шагах.

Чтобы не искать компромисс между плотными и разреженными слоями, скилл использует сетки Parallel Folding: `Attention: TP x CP x DP x PP` и `MoE: ETP x EP x EDP x PP`. Это даёт возможность независимо задавать тензорный параллелизм для блоков внимания и экспертный параллелизм для MoE.

Любые замеры бессмысленны без заморозки контракта измерений: изменение топологии узлов или размера батча исказит причину ускорения. Для быстрой проверки больших сеток параллелизма на одной GPU без траты ресурсов кластера скилл рекомендует флаг `--fake-init-process-group`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-mbridge-perf-moe-optimization-workflow/SKILL.md

## Когда брать
- устранить нехватку памяти GPU перед запуском распределённого обучения MoE
- развязать параллелизм внимания и экспертных слоёв через Parallel Folding
- найти узкие места в коммуникациях и запусках ядер через профилировщик Nsight
- сравнить диспетчеры `deepep` и `hybridep` в контролируемом A/B-тесте

## Примеры запросов агенту
- Помоги оптимизировать MoE throughput в Megatron Bridge по регламенту Three Walls
- Диагностируй регресс пропускной способности MoE после изменения конфига параллелизма
- Рассчитай сетки Parallel Folding для слоёв внимания и экспертов

## Похожие
- [cuda-profiling](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cuda-profiling.md) — скилл · 316 установок
- [system-profile](https://affpapa.org/nevibecode/skills/system-profile.md) — скилл · 474 установки
- [nemo-guardrails](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-guardrails.md) — скилл · 944 установки
- [nemo-evaluator-sdk](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-evaluator-sdk.md) — скилл · 943 установки
- [spark-training-gotchas](https://affpapa.org/nevibecode/skills/spark-training-gotchas.md) — скилл · 2500 установок
- [gpu-server-management](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gpu-server-management.md) — скилл · 331 установка

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 178 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md